Nội dung khóa học

• Buổi 1: Giới thiệu về Power BI
Chủ đề:

- Tổng quan về Business Intelligence (BI) và giới thiệu về hệ sinh thái Power BI
- Dùng AI để giải thích các khái niệm BI và so sánh các thành phần trong hệ sinh thái Power BI dễ hiểu hơn

Mục tiêu:

- Tổng quan Business Intelligence
- Hệ sinh thái Power BI
- Quy trình trực quan hóa dữ liệu
- Làm quen với việc dùng AI như trợ lý hỗ trợ học Power BI

Ứng dụng:

- Nắm bắt sơ lược về Business Intelligence
- Thành phần của từng app trong hệ sinh thái của Power BI
- Quy trình xây dựng báo cáo trực quan
- Làm quen với tool Power BI Desktop

Case Study:

- Khám phá giao diện Power BI Desktop, thử kết nối 1 nguồn dữ liệu mẫu đơn giản

• Buổi 2: Kết nối và xử lý dữ liệu
Chủ đề:

- Kết nối và xử lý dữ liệu
- Dùng AI để giải thích ngôn ngữ M và gợi ý các bước transform phù hợp

Mục tiêu:

- Thực hành Transform data ở mức cơ bản
- Làm quen với các khái niệm, thuật ngữ của Power Query Editor trong Power BI
- Biết cách dùng AI hỗ trợ đọc hiểu và sinh code M cho các bước xử lý

Ứng dụng:

- Làm quen Power Query Editor
- Làm quen với các chức năng thường dùng để Transform data
- Các lưu ý khi thực hiện transform data
- Làm quen với ngôn ngữ M
- Dùng AI hỗ trợ giải thích code M có sẵn hoặc sinh code cho bước transform phức tạp

Case Study:

- Thực hành Transform Data với dataset của AdventureWorks
- Dùng AI hỗ trợ tối ưu các bước transform trong case study

• Buổi 3: Data Model
Chủ đề:

- Data Model
- Dùng AI để gợi ý cách thiết kế model (sao/tuyết, fact/dimension table)

Mục tiêu:

- Khái niệm về Datamart
- Nguyên tắc thiết kế và các mô hình thiết kế Data Model
- Biết cách dùng AI hỗ trợ tư duy thiết kế model

Ứng dụng:

- Hiểu các khái niệm xoay quanh Datamart
- Hiểu và nắm vững các nguyên tắc thiết kế Model
- Phân biệt được các loại bảng trong thiết kế Model

Case Study:

- Khởi tạo model cơ bản: import các bảng từ dataset AdventureWorks, xác định bảng fact/dimension, tạo quan hệ 1-nhiều đơn giản
- Dùng AI hỗ trợ review cấu trúc model vừa khởi tạo

• Buổi 4: Data Model
Chủ đề:

- Data Model (tiếp)
- Dùng AI để giải thích lỗi quan hệ (nhiều-nhiều, circular) và gợi ý cách xử lý

Mục tiêu:

- Các kiến thức về data model và table relationships
- Quản lý các relationship của model
- Thực hành xây dựng Data model
- Biết cách dùng AI hỗ trợ debug lỗi relationship

Ứng dụng:

- Biết cách xây dựng data model và các mối quan hệ giữa các bảng
- Các lưu ý khi xây dựng data model
- Cách quản lý các mối quan hệ có trong model

Case Study:

- Xử lý các mối quan hệ phức tạp hơn: quan hệ nhiều-nhiều, inactive relationships, dùng USERELATIONSHIP, xử lý circular relationship
- Dùng AI hỗ trợ giải thích và khắc phục lỗi relationship trong case study

• Buổi 5: Tổng quan về DAX
Chủ đề:

- Tổng quan về DAX
- Dùng AI để sinh công thức DAX cơ bản từ yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên

Mục tiêu:

- Vai trò và Ứng dụng của DAX trong việc xây dựng Report
- Cách thức khởi tạo DAX
- Biết cách kết hợp AI để viết và hiểu công thức DAX cơ bản

Ứng dụng:

- Hiểu và biết cách áp dụng các hàm DAX thông dụng

Case Study:

- Viết 3-5 measures đơn giản (SUM, COUNT, AVERAGE) và 1 calculated column với dataset AdventureWorks
- Thực hành dùng AI hỗ trợ sinh và giải thích các measures cơ bản

• Buổi 6: Tổng quan về DAX
Chủ đề:

- Tổng quan về DAX (tiếp)
- Dùng AI để giải thích Filter context và debug lỗi công thức DAX

Mục tiêu:

- Measures, Calculated Column, Calculated Table
- Filter context
- Biết cách dùng AI hỗ trợ phân tích filter context trong công thức

Ứng dụng:

- Phân biệt được các chức năng có sử dụng đến DAX
- Cách dùng các chức năng có sử dụng DAX

Case Study:

- Viết measures có dùng filter context cơ bản (CALCULATE với 1-2 điều kiện), tạo calculated table với dataset AdventureWorks
- Dùng AI hỗ trợ sinh công thức CALCULATE và giải thích filter context áp dụng

• Buổi 7: DAX Functions
Chủ đề:

- DAX Functions
- Dùng AI để sinh và tối ưu công thức DAX kết hợp nhiều hàm phức tạp

Mục tiêu:

- Sử dụng DAX nâng cao, chuyên sâu về các hàm thông dụng
- Biết cách dùng AI hỗ trợ giải quyết bài toán DAX phức tạp nhiều bước

Ứng dụng:

- Sử dụng linh hoạt các hàm DAX trong từng bài toán và các kết hợp các hàm DAX

Case Study:

- Kết hợp nhiều hàm DAX trong 1 công thức (vd: CALCULATE + FILTER + ALL), xử lý bài toán thực tế nhiều bước với dataset AdventureWorks
- Dùng AI hỗ trợ xây dựng và debug công thức DAX kết hợp nhiều hàm

• Buổi 8: Report view
Chủ đề:

- Report view
- Dùng AI để gợi ý loại visual phù hợp với từng loại dữ liệu và review bố cục báo cáo

Mục tiêu:

- Các thành phần của Report View
- Các Visual type chính
- Conditional Formatting
- Biết cách dùng AI hỗ trợ chọn visual và định dạng báo cáo

Ứng dụng:

- Xây dựng được một báo cáo hoàn chỉnh

Case Study:

- Thực hành thiết kế trình bày báo cáo cơ bản
- Dùng AI hỗ trợ review bố cục và đề xuất conditional formatting cho báo cáo

• Buổi 9: Ôn tập kiến thức Level 1
Chủ đề:

- Ôn tập kiến thức
- Dùng AI để tự tạo câu hỏi ôn tập và tóm tắt kiến thức trọng tâm Level 1

Mục tiêu:

- Ôn tập các kiến thức đã học trong level 1
- Biết cách tận dụng AI để hệ thống lại kiến thức đã học

Ứng dụng:

- Hệ thống lại toàn bộ quy trình từ kết nối dữ liệu → data model → DAX → report

Case Study:

- Làm 1 bài tập tổng hợp nhỏ (mini project) từ đầu đến cuối để kiểm tra năng lực trước khi vào Level 2
- Dùng AI hỗ trợ review và nhận xét bài tổng hợp

• Buổi 10: Sử dụng Filter Function và Time Intelligence trong Power BI
Chủ đề:

- Sử dụng Filter Function và Time Intelligence trong Power BI
- Dùng AI để sinh và giải thích công thức CALCULATE, FILTER và các hàm Time Intelligence

Mục tiêu:

- Thành thạo Filter Function và Time Intelligence trong Power BI
- Biết cách dùng AI hỗ trợ xử lý các bài toán so sánh thời gian (YoY, MTD, YTD...)

Ứng dụng:

- Kỹ thuật lọc cơ bản và nâng cao
- Sử dụng hàm CALCULATE và FILTER
- Time Intelligence

Case Study:

- Thực hành
- Dùng AI hỗ trợ sinh công thức Time Intelligence (YoY, MTD, YTD) cho case study

• Buổi 11: DAX function reference
Chủ đề:

- DAX function reference
- Dùng AI để tra cứu và gợi ý hàm DAX phù hợp với từng bài toán

Mục tiêu:

- Thành thạo DAX function reference
- Biết cách dùng AI như công cụ tra cứu hàm DAX nhanh

Ứng dụng:

- Tổng quan về ngôn ngữ DAX
- Các hàm toán học và thống kê cơ bản
- Các hàm tính toán
- Các hàm logic
- Các hàm thời gian
- Các hàm lọc
- Các hàm văn bản
- Thực hành DAX

Case Study:

- Thực hành
- Dùng AI hỗ trợ tra cứu và kết hợp nhiều nhóm hàm DAX cho bài thực hành

• Buổi 12: Xây dựng mô hình RFM
Chủ đề:

- Xây dựng mô hình RFM (tiếp)
- Dùng AI để giải thích bài toán nghiệp vụ RFM và hỗ trợ sinh DAX cho các bước xây dựng

Mục tiêu:

- Áp dụng các kiến thức ở level 1 để xây dựng báo cáo RFM
- Biết cách dùng AI hỗ trợ toàn bộ quy trình xây dựng mô hình RFM

Ứng dụng:

- Các kiến thức cơ bản về RFM
- Giải thích bài toán và ứng dụng của RFM trong thực tế
- Thực hiện xây dựng mô hình RFM với dữ liệu thực tế

Case Study:

Xây dựng mô hình RFM
- Tìm hiểu dataset
- Import và khám phá data
- Transform data
- Build model (Relationships)
- Calculated columns và Measure với DAX
- Xây dựng báo cáo trực quan
- Dùng AI hỗ trợ sinh công thức DAX cho các measures/calculated columns của mô hình RFM và review báo cáo trực quan

• Buổi 13: Xây dựng mô hình bán chéo
Chủ đề:

- Xây dựng mô hình bán chéo
- Dùng AI để giải thích bài toán nghiệp vụ bán chéo và hỗ trợ sinh DAX cho các bước xây dựng

Mục tiêu:

- Áp dụng các kiến thức ở level 1 để xây dựng báo cáo Bán chéo
- Biết cách dùng AI hỗ trợ toàn bộ quy trình xây dựng mô hình bán chéo

Ứng dụng:

- Các kiến thức cơ bản về Bán chéo
- Giải thích bài toán và ứng dụng của Bán chéo trong thực tế
- Thực hiện xây dựng mô hình Bán chéo với dữ liệu thực tế

Case Study:

Xây dựng mô hình Bán chéo
- Tìm hiểu dataset
- Import và khám phá data
- Transform data
- Build model (Relationships)
- Calculated columns và Measure với DAX
- Xây dựng báo cáo trực quan
- Dùng AI hỗ trợ sinh công thức DAX cho mô hình bán chéo và review báo cáo trực quan

• Buổi 14: Chia sẻ báo cáo và bảo mật thông tin, sử dụng Bookmark và Tooltip
Chủ đề:

- Chia sẻ báo cáo và bảo mật thông tin
- Dùng AI để gợi ý nội dung Tooltip và review trải nghiệm Bookmark

Mục tiêu:

- Biết cách sử dụng cách tính còn lại của Power BI
- Chia sẻ báo cáo
- Tăng tính bảo mật cho báo cáo
- Biết cách dùng AI hỗ trợ hoàn thiện và rà soát báo cáo cuối khóa

Ứng dụng:

- Chia sẻ báo cáo
- Bảo mật thông tin
- Sử dụng Bookmark
- Sử dụng Tooltip
- Thực hành tạo báo cáo với Bookmark và Tooltip

Case Study:

- Hoàn thiện Báo cáo cuối khóa
- Dùng AI hỗ trợ review tổng thể báo cáo cuối khóa (bố cục, nội dung, tính nhất quán)